drug_graph_label = drug_graph.to_dense() drug_random_mask = torch.rand_like(drug_graph_label) train_mask = drug_random_mask < train_ratio valid_mask = (drug_random_mask < (train_ratio + valid_ratio)) * (drug_random_mask >= train_ratio) test_mask = drug_random_mask >= (train_ratio + valid_ratio)解释一下
时间: 2023-08-24 18:06:19 浏览: 37
这段代码是为了将药物分子图数据集划分为训练集、验证集和测试集,并且使用随机掩码来进行划分。
首先,将药物分子图数据集转换为稠密矩阵形式,即 `drug_graph.to_dense()`。
接下来,使用与 `drug_graph_label` 相同形状的随机张量 `drug_random_mask`,其中随机值在 0 到 1 之间。这个随机掩码将被用于划分数据集。
然后,使用 `train_ratio` 将 `drug_random_mask` 划分为训练集,即 `train_mask = drug_random_mask < train_ratio`,其中小于 `train_ratio` 的随机值将被视为训练集。这个值通常是一个介于 0 到 1 之间的小数,例如 0.8 表示将 80% 的数据用于训练。
接下来,使用 `valid_ratio` 将 `drug_random_mask` 划分为验证集,即 `valid_mask = (drug_random_mask < (train_ratio + valid_ratio)) * (drug_random_mask >= train_ratio)`,其中小于 `train_ratio + valid_ratio` 且大于等于 `train_ratio` 的随机值将被视为验证集。这个值通常也是一个介于 0 到 1 之间的小数,例如 0.1 表示将 10% 的数据用于验证。
最后,将剩余的数据作为测试集,即 `test_mask = drug_random_mask >= (train_ratio + valid_ratio)`。
这样就可以将药物分子图数据集划分为训练集、验证集和测试集了。